浦和 5R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

モデル

5R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファイアーワルツ逃げ	川島正（船橋）	実3.9	B○ A○勝率17% EV-33% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／133日ぶりの実戦）
前5走 03/30 船橋5R 2着/14頭+0.0秒 03/12 船橋5R 2着/12頭+0.7秒 02/27 浦和7R 2着/11頭+0.1秒 11/05 船橋4R 2着/11頭+0.9秒 10/30 浦和2R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.2% (オッズ暗示: 25.6%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.0% / 期待値 -34% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	アンジェマリーナ逃げ	藤本現（大井）	実17.7	B△ A△勝率4% EV-35% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/16 浦和5R 3着/11頭+0.0秒 05/28 浦和7R 5着/12頭+1.0秒 04/20 浦和7R 3着/12頭+1.0秒 03/18 浦和10R 3着/12頭+0.4秒 02/27 浦和7R 11着/11頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -90% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 3.7% / 期待値 -35% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	ユウユウロザリウム	室陽一（浦和）	実138.5	B× A▽勝率1% EV+16% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/16 浦和5R 8着/11頭 06/25 浦和9R 9着/10頭 05/28 浦和6R 10着/12頭 05/06 船橋6R 9着/14頭+1.3秒 04/23 浦和5R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -95% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.0% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 0.8% / 期待値 +16% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	レコパンマミー差し	及川烈（浦和）	実20.1	B× A△勝率6% EV+28% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 浦和9R 4着/11頭 05/29 浦和2R 1着/12頭 04/24 浦和7R 6着/11頭+2.5秒 06/26 浦和9R 5着/12頭+1.3秒 05/27 浦和8R 5着/13頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 50% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -93% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 5.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.4% / 期待値 +28% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	セイウンスイート	國分祐（浦和）	実150.5	B× A▽勝率1% EV-22% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/16 浦和5R 6着/11頭+1.0秒 07/07 川崎7R 11着/12頭 06/24 浦和7R 8着/9頭 05/27 浦和7R 8着/12頭 05/08 船橋8R 9着/14頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.5% / 期待値 -22% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	ペプチドスパークル逃げ	和田譲（大井）	実33.5	B△ A▽勝率2% EV-18% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 07/14 浦和5R 7着/11頭 06/22 浦和7R 8着/8頭+0.0秒 05/26 浦和5R 2着/12頭+3.0秒 04/22 浦和4R 2着/11頭+0.1秒 11/27 浦和2R 2着/13頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 3.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 2.4% / 期待値 -18% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	ラヴィーズドリーム逃げ	中山遥（浦和）	実4.2	B▲ A▲勝率16% EV-34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 浦和8R 5着/12頭 06/25 浦和9R 5着/10頭 02/25 浦和2R 1着/13頭勝利 01/07 浦和2R 5着/12頭+1.9秒 12/22 浦和5R 5着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -89% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 23.8%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 15.5% / 期待値 -35% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	ラインアルテミス先行	秋元耕（浦和）	実9.1	B△ A△勝率8% EV-23% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 浦和8R 6着/12頭+3.0秒 06/22 浦和7R 1着/8頭 04/20 浦和6R 2着/11頭+1.3秒 03/16 浦和5R 5着/11頭+1.1秒 03/10 船橋6R 6着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -88% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.3% (オッズ暗示: 11.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 -23% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	チェスナットドレス	中島良（浦和）	実283.0	B× A▽勝率0% EV-22% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 07/16 浦和5R 9着/11頭 06/22 浦和8R 7着/8頭 06/16 川崎4R 10着/12頭 05/29 浦和9R 7着/10頭 05/12 川崎4R 3着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 50走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 56走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.3% / 期待値 -23% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	トウカイディアマン逃げ	澤田龍（船橋）	実2.0	B🌟◎ A🌟◎勝率44% EV-12% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（当競馬場6走で勝率50%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／同馬場状態で勝率100%）
前5走 07/13 浦和7R 1着/12頭 06/23 浦和9R 4着/10頭+1.0秒 05/25 浦和6R 2着/11頭+2.0秒 03/18 浦和5R 1着/8頭勝利 02/23 浦和3R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 100% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +53% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 76.7% (オッズ暗示: 50.0%) 🌟◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 43.9% / 期待値 -12% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	ダイヤクリスタル追込	杉山海（大井）	実57.8	B× A▽勝率1% EV-36% 詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 04/20 浦和12R 12着/12頭+3.0秒 04/08 川崎9R 12着/13頭+4.0秒 03/17 浦和12R 8着/12頭+2.0秒 02/27 浦和12R 5着/12頭+3.0秒 02/04 川崎12R 13着/14頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.1% / 期待値 -36% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AI評価 🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目 △押さえ ▽下位 ×推奨外／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率／ オッズ 実=リアル取得済推定=推定オッズ／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）

🎯 AIの本命

AI評価1位Aモデル ◎

トウカイディアマン

騎手澤田龍（船橋）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

+53%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○1ファイアーワルツ

3.9倍

EV -32%

▲A:▲7ラヴィーズドリーム

4.2倍

EV -88%

出走馬全11頭

◎A:◎10

トウカイディアマン

澤田龍（船橋）

2.0倍

+53%

›

○A:○1

ファイアーワルツ

川島正（船橋）

3.9倍

-32%

›

▲A:▲7

ラヴィーズドリーム

中山遥（浦和）

4.2倍

-88%

›

△A:△8

ラインアルテミス

秋元耕（浦和）

9.1倍

-88%

›

△A:▽6

ペプチドスパークル

和田譲（大井）

33.5倍

-57%

›

△A:△2

アンジェマリーナ

藤本現（大井）

17.7倍

-90%

›

×A:△4

レコパンマミー

及川烈（浦和）

20.1倍

-93%

›

×A:▽3

ユウユウロザリウム

室陽一（浦和）

138.5倍

-95%

›

×A:▽11

ダイヤクリスタル

杉山海（大井）

57.8倍

-99%

›

×A:▽5

セイウンスイート

國分祐（浦和）

150.5倍

-99%

›

×A:▽9

チェスナットドレス

中島良（浦和）

283.0倍

-99%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。

▶ 展開シミュレーション

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

5R 浦和競馬場ダ1400m ダート1400m　発走 15:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ファイアーワルツ逃げ	川島正（船橋）	実3.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.0着と安定／前走2着／133日ぶりの実戦）
前5走 03/30 船橋5R 2着/14頭+0.0秒 03/12 船橋5R 2着/12頭+0.7秒 02/27 浦和7R 2着/11頭+0.1秒 11/05 船橋4R 2着/11頭+0.9秒 10/30 浦和2R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.0着 (安定) ◎ 騎手近50戦勝率 22% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.0% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	アンジェマリーナ逃げ	藤本現（大井）	実17.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は28走で勝ち無し／前走3着）
前5走 07/16 浦和5R 3着/11頭+0.0秒 05/28 浦和7R 5着/12頭+1.0秒 04/20 浦和7R 3着/12頭+1.0秒 03/18 浦和10R 3着/12頭+0.4秒 02/27 浦和7R 11着/11頭+1.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 28走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 3.7% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	ユウユウロザリウム	室陽一（浦和）	実138.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は15走で勝ち無し／直近3走平均9.0着と低調）
前5走 07/16 浦和5R 8着/11頭 06/25 浦和9R 9着/10頭 05/28 浦和6R 10着/12頭 05/06 船橋6R 9着/14頭+1.3秒 04/23 浦和5R 1着/12頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ 当競馬場適性 20走で勝率 10% ▽ 距離適性同距離は 15走で勝ち無し ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +16% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	レコパンマミー差し	及川烈（浦和）	実20.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（同馬場状態で勝率50%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 浦和9R 4着/11頭 05/29 浦和2R 1着/12頭 04/24 浦和7R 6着/11頭+2.5秒 06/26 浦和9R 5着/12頭+1.3秒 05/27 浦和8R 5着/13頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 18走で勝率 22% (相性良) ○ 距離適性同距離 20走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 8走で勝率 50% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +28% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	セイウンスイート	國分祐（浦和）	実150.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場7走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調）
前5走 07/16 浦和5R 6着/11頭+1.0秒 07/07 川崎7R 11着/12頭 06/24 浦和7R 8着/9頭 05/27 浦和7R 8着/12頭 05/08 船橋8R 9着/14頭+1.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 7走で勝率 0% (苦戦) △ 距離適性同距離 14走で勝率 14% ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	ペプチドスパークル逃げ	和田譲（大井）	実33.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（同距離帯は6走で勝ち無し）
前5走 07/14 浦和5R 7着/11頭 06/22 浦和7R 8着/8頭+0.0秒 05/26 浦和5R 2着/12頭+3.0秒 04/22 浦和4R 2着/11頭+0.1秒 11/27 浦和2R 2着/13頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.7着 △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% ▽ 距離適性同距離は 6走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 18% ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 3.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	ラヴィーズドリーム逃げ	中山遥（浦和）	実4.2	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 浦和8R 5着/12頭 06/25 浦和9R 5着/10頭 02/25 浦和2R 1着/13頭勝利 01/07 浦和2R 5着/12頭+1.9秒 12/22 浦和5R 5着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ 当競馬場適性 7走で勝率 14% △ 距離適性同距離 7走で勝率 14% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -35% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 15.5% (オッズ暗示: 23.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	ラインアルテミス先行	秋元耕（浦和）	実9.1	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調）
前5走 07/13 浦和8R 6着/12頭+3.0秒 06/22 浦和7R 1着/8頭 04/20 浦和6R 2着/11頭+1.3秒 03/16 浦和5R 5着/11頭+1.1秒 03/10 船橋6R 6着/11頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 11.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	チェスナットドレス	中島良（浦和）	実283.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場50走で勝率2%と苦戦傾向／同距離帯は56走で勝ち無し／直近3走平均8.7着と低調）
前5走 07/16 浦和5R 9着/11頭 06/22 浦和8R 7着/8頭 06/16 川崎4R 10着/12頭 05/29 浦和9R 7着/10頭 05/12 川崎4R 3着/12頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) × 当競馬場適性 50走で勝率 2% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 56走で勝ち無し △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 25日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	トウカイディアマン逃げ	澤田龍（船橋）	実2.0	🌟◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（当競馬場6走で勝率50%と適性高／同距離帯6走で勝率50%／同馬場状態で勝率100%）
前5走 07/13 浦和7R 1着/12頭 06/23 浦和9R 4着/10頭+1.0秒 05/25 浦和6R 2着/11頭+2.0秒 03/18 浦和5R 1着/8頭勝利 02/23 浦和3R 1着/10頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 6走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 6走で勝率 50% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 100% ○ 騎手近50戦勝率 16% ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) ○ ローテーション 28日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 43.9% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	ダイヤクリスタル追込	杉山海（大井）	実57.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.7着と低調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/20 浦和12R 12着/12頭+3.0秒 04/08 川崎9R 12着/13頭+4.0秒 03/17 浦和12R 8着/12頭+2.0秒 02/27 浦和12R 5着/12頭+3.0秒 02/04 川崎12R 13着/14頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.7着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ 距離適性同距離 15走で勝率 13% ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

🎯 AIの本命

AI評価1位

トウカイディアマン

騎手澤田龍（船橋）

単勝オッズ

2.0倍

AI期待値

-12%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○1ファイアーワルツ

3.9倍

EV -33%

▲7ラヴィーズドリーム

4.2倍

EV -34%

出走馬全11頭

◎10

トウカイディアマン

澤田龍（船橋）

2.0倍

-12%

›

○1

ファイアーワルツ

川島正（船橋）

3.9倍

-33%

›

▲7

ラヴィーズドリーム

中山遥（浦和）

4.2倍

-34%

›

△8

ラインアルテミス

秋元耕（浦和）

9.1倍

-23%

›

△4

レコパンマミー

及川烈（浦和）

20.1倍

+28%

›

△2

アンジェマリーナ

藤本現（大井）

17.7倍

-35%

›

▽6

ペプチドスパークル

和田譲（大井）

33.5倍

-18%

›

▽11

ダイヤクリスタル

杉山海（大井）

57.8倍

-36%

›

▽3

ユウユウロザリウム

室陽一（浦和）

138.5倍

+16%

›

▽5

セイウンスイート

國分祐（浦和）

150.5倍

-22%

›

▽9

チェスナットドレス

中島良（浦和）

283.0倍

-22%

›

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